conv-neural-network

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    使用張量流來實現旋轉不變卷積層

    我想使用張量流作爲udacity深度學習過程的一部分來實現旋轉不變卷積層。 我嘗試下面的方法，但它並沒有因爲我得到以下錯誤： grad_ys, name, colocate_gradients_with_ops, gate_gradients, aggregation_method) 424 raise LookupError( 425 "No gradient d
    tensorflow deep-learning conv-neural-network 2016-02-13

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    Tensorflow誤差計算交叉熵損失

    ，當我得到以下錯誤 ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int32: 'Tensor("Placeholder_1:0", shape=TensorShape([Dimension(128), Dimension(2)]), dtype=int32)' ，當我試圖計算交叉熵損失
    neural-network tensorflow conv-neural-network 2016-02-13

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    爲什麼MNIST 32的第一層CNN中的功能數量？基於下面的教程

    ： https://www.tensorflow.org/versions/v0.6.0/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts 哪裏32作爲在MNIST從未來CNN的第一層功能是多少？ 64作爲第二層功能的數量來自哪裏？
    conv-neural-network mnist 2016-02-16

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    在目標函數本身內使用softmax圖層

    這將是漫長而難以預先描述的道歉。 我有一個常規的CNN網絡，在它上面有標準的MLP圖層。在MLP之上，我也有softmax層，但是，與傳統網絡不同，它不完全連接到下面的MLP，它由子組構成。 爲了進一步描述SOFTMAX，它看起來像這樣： Neur1A Neur2A ... NeurNA Neur1B Neur2B ... NeurNB Neur1C Neur2C ...NeurNC
    python tensorflow neural-network conv-neural-network softmax 2016-02-26

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    火炬nn：如何獲得輸出的尺寸（功能圖）？

    在卷積模塊中，許多參數可能會改變輸入的維數。有什麼辦法可以獲得卷積模塊輸出的維度，還是一般的任何模塊？ 我試着看看在SpatialConvolution中暴露的方法，但沒有任何建議給我提供這些信息。 此外，輸出張量似乎有這些方面： conv1 = nn.SpatialConvolution(3, 96, 5, 5, 1, 1, 2, 2) conv1.id = 'conv1' print(co
    lua neural-network deep-learning torch conv-neural-network 2016-02-27

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    在Theano的3D滑動窗口操作？

    TL.DR. theano.tensor.nnet.neighbours.images2neibs有三維友好的實現嗎？ 我想使用一個神經網絡進行體積（NxNxN）的體素分類，該神經網絡需要一個nxnxn圖像，其中N> n。爲了對體積中的每個體素進行分類，我必須遍歷每個體素。對於每個迭代，我獲得並傳遞鄰域體素作爲神經網絡的輸入。這只是一個滑動窗口操作，其操作是神經網絡。 雖然我的神經網絡在Thean
    python numpy cython theano conv-neural-network 2016-02-29

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    如何使用神經網絡找到子串中的主要部分？

    我很困惑。是否可以在句子中找到主詞或子串（在訓練集的幫助下）。我正在解析空缺職位，並嘗試構建一個可以解決文本中提到的技能的文本主題應用程序。是的，也許這是用技能字典進行某種全球文本搜索的任務，但我真的很好奇，NN可以幫助嗎？如你所說，我是ML的新手。
    machine-learning neural-network conv-neural-network recurrent-neural-network 2016-03-01

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    預訓練初始v3模型（tensorflow）的圖層名稱

    任務是獲取pretrained cnn inceptionv3模型的每層輸出。 例如，我向這個網絡提供一個圖像，我不僅要獲得它的輸出，還要獲得每個圖層的輸出（逐層）。 爲了做到這一點，我必須知道每個圖層輸出的名稱。這是很容易爲去年和前最後一層做： sess.graph.get_tensor_by_name('pool_3:0') sess.graph.get_tensor_by_name('so
    python machine-learning computer-vision tensorflow conv-neural-network 2016-03-02

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    實現在keras共同學習

    我試圖實現一個是由兩層構成，以段對象候補中keras模型 因此，基本上該模型具有以下結構 圖片（信道，寬度，高度） - >多個卷積和集中layers->輸出（「n」個特徵映射，高度寬度） 現在這個單輸出正在使用兩層 ，其是如下 1）卷積（1 * 1） - >具有m個單位的密集層（輸出= n * 1 * 1） - >像素使用H *的完全連接層瓦特dimesion分類 - > upsmapling到（
    deep-learning convolution conv-neural-network keras 2016-03-02

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    批量標準化：軸上的平均值和方差

    我想在我的卷積神經網絡中實現批量標準化（http://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf），但我真的很困惑，因爲我應該計算平均值和方差。 如果到conv-layer的輸入形狀爲3 * 224 * 224 * 32 其中： 3-輸入通道。 224 * 224-形狀單通道的 32 minibatch大小 應該是軸什麼下述式 平均數= numpy.mean（input_layer，
    neural-network conv-neural-network 2016-03-03
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